京津冀城市群城镇化与创新的耦合过程与机理

城市群是国家新型城镇化的主体形态,也是创新的孵化器;城市群区域的城镇化子系统与创新子系统之间理论上存在复杂交互关系。京津冀城市群是国家新型城镇化规划确定的国家级城市群,并将“全国创新驱动经济增长新引擎”作为其核心功能定位,因此有必要探索京津冀城市群的城镇化过程与创新发展之间的耦合关系,这对理解城镇化与创新之间的关系和京津冀城市群的发展问题都有裨益。通过梳理城镇化与创新两个子系统之间的内在理论关系,构建城镇化与创新的综合评价指标体系,借助耦合协调度模型和地理探测器因子探测方法,分析京津冀城市群城镇化与创新两子系统之间的耦合协调关系演变过程及作用机理。研究发现：① 京津冀城市群城镇化和创新的综合水平都呈现稳步增长的趋势,城镇化与创新的耦合协调关系总体向好的方向发展,但综合水平和耦合关系的空间差异都较大;② 创新滞后是京津冀城市群城镇化与创新耦合协调水平提升的关键阻力,近年京津冀城市群地区及多数城市表现为创新滞后的耦合协调类型;③ 京津冀城市群城镇化与创新的交互影响非常显著,特别是经济城镇化和社会城镇化对创新的影响、创新资源对城镇化的影响表现比较突出。     

京津冀地区旅游经济增长的时空演化及影响因素

揭示区域旅游经济增长的时空演化特征并探究其影响因素有助于丰富区域旅游经济发展理论,也可为京津冀地区旅游协同发展政策的制定提供科学依据。在初步构建京津冀地区旅游经济增长时空演化研究框架及多因素分析模型的基础上,运用基尼系数、核密度曲线、双变量局域自相关等方法,从旅游空间的规模、等级和形态变化等方面考察京津冀地区2001—2019年旅游经济增长的空间格局及演化过程,并基于面板多元回归模型和空间计量模型对其影响因素进行深入剖析。结果表明：① 京津冀地区旅游经济增长的空间格局从双核心逐渐转为多核心,旅游区域中心城市和部分旅游节点城市逐步成为旅游经济增长的主要载体,京津冀旅游协同发展初见成效。② 京津冀地区旅游经济增长的时空演化过程大体可分为3个阶段：高速增长下的双核心极化缓解阶段;中速增长下的双核心向多核心转变阶段;快速增长下的多核心形成阶段。③ 影响京津冀地区旅游经济增长的主要因素有人均GDP、星级饭店的数量、到北京/天津高速公路距离、旅游发展政策和旅游大事件等,其中人均GDP对旅游经济增长有显著的空间溢出效应。④ 影响核心枢纽城市、旅游区域中心城市和节点城市的旅游经济增长因素有一定差异,星级饭店数量、旅游大事件和PM_2.5浓度对核心枢纽城市和旅游区域中心城市旅游经济增长有较大影响,城市道路面积、到北京/天津高速公路距离、旅游发展政策、旅游大事件、年末实有出租车数量、PM_2.5浓度等则是影响旅游节点城市旅游经济增长的主要因素。     

基于地统计学方法的区域旅游空间结构研究——以皖南国际文化旅游示范区为例

基于地统计学方法,以皖南国际文化旅游示范区为例,结合GIS技术,研究区域旅游景点空间分布格局及空间相关关系。结果表明,皖南国际文化旅游示范区在东西方向上具有显著的空间相关性。初期区域呈现随机型分布,空间异质性主要由随机性因素影响,而随着时间的推移,随机性因素影响越来越弱。从整体上来看,示范区空间等级差异虽不显著,但“两山一湖”板块仍是区域核心旅游板块,引导区域旅游发展有向其靠近趋势;从局部来看,以方特主题公园为主的东北部有成为示范区门户的趋势,黄山周边景点空间联系紧密,而安庆并没有完全融入示范区的旅游发展格局,距离可能是其主要影响因素。     

长三角城市群旅游效率空间格局演变及俱乐部趋同研究

在对2010—2019年长三角城市群旅游效率进行测算的基础上,综合数据包络分析方法、空间马尔科夫链和变系数固定效应回归模型,探索其时空演化趋势及机理。结果表明:(1)长三角城市群旅游效率整体水平较高,区域差异显著,东部和南部城市旅游效率明显高于西部和北部城市。(2)各项旅游效率水平转移在空间因素作用下往往受到周边城市旅游效率的影响。考虑空间作用后,各项旅游效率维持原有稳定格局概率均明显增加,“俱乐部趋同”现象更为显著。(3)旅游效率时空演变一定程度上导致了俱乐部趋同效应,长三角城市群旅游发展效率表现出“近朱者赤、近墨者黑”现象。(4)对外开放水平、交通水平、产业结构、政府宏观调控是各市旅游效率变动的主要影响因素,不同城市应制定不同的旅游发展措施,推动旅游产业进步和技术革新,促进旅游效率的高效发展。     

城市群演变进程中人口老龄化地域分异特征

基于1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年全国人口普(抽)查等数据,划分城市群发展阶段,分析中国城市群人口老龄化地域分异特征,揭示城市群演变进程中人口老龄化区域演变规律。结果表明:城市群老龄人口规模不断扩大,以长三角、成渝、京津冀为最,各城市群老龄人口分布重心变动不大,分布格局相对稳定;人口老龄化区域类型呈现由老龄人口集聚点引导的相对均衡演变格局,整体上由浅度老龄化阶段步入深度老龄化阶段,但局部地区出现后退;初级阶段城市群人口老龄化速度明显加快,中高级阶段城市群人口老龄化起点相对较高,珠三角、京津冀等受行政城镇化等影响人口老龄化率有所波动;随着城镇化的推进,人口老龄化程度不断加深,且明显高于全国平均水平,但速度有所下降,整体上,常住人口城镇化率每增加1%,人口老龄化率增加0. 15%。     

基于重心-GTWR模型的京津冀城市群城镇扩展格局与驱动力多维解析

城镇用地扩展格局及驱动力研究对城市群发展规划与决策具有重要意义。以京津冀地区为例,基于城镇用地扩展强度指数、城镇用地扩展差异指数、分形维数、土地城镇化率和重心转移模型,多维解析了城市群城镇用地扩展格局特征,并耦合重心转移模型和时空地理加权回归（GTWR）模型构建重心-GTWR模型,在对空间格局进行长时间序列多维度指标分析的基础上,运用该模型依序对其特征进行驱动力解读,进而总结凝练京津冀区域发展的主导模式与城市核心驱动力。主要结论为：① 1990-2015年,京津冀城市群城镇用地扩展强度呈现“下降-上升-下降”的趋势,高峰时期在2005-2010年,在2005年之前高速发展城市集中在北京、天津、保定和廊坊,2005年之后集中在邢台和邯郸;② 城市群城镇用地重心虽呈现出发散态势,但城市之间的局部相互作用力逐渐增强,城镇用地扩展驱动力表现出空间溢出特征;③ 京津冀城市群空间发展模式由以北京和天津为中心的双核发展模式向多核发展模式转变,并出现北部资源运输核心、中部经济发展核心和南部投资发展核心三大功能核心组团,城市群趋向于多核功能协同发展模式;④ 重心-GTWR模型结合了时空非平稳性和城市空间相互作用,将城市群城镇用地扩展作为一个时空变化系统进行分析,经验证,该模型在城镇用地扩展格局驱动力分析研究中具有可行性。     

基于夜间灯光数据的呼包鄂城市群空间扩张特征及驱动力研究

为了揭示呼包鄂城市群时空演化特征和主导因素并明确其所处发展阶段,利用夜间灯光数据提取城市群1997年、2002年、2007年、2012年和2017年5个时期建成区轮廓,运用规模扩张指数、重心偏移模型和景观格局指数对其扩张过程、扩张方向和空间格局特征进行量化描述,在此基础上构建驱动力模型,探究其时空扩张驱动力。结果表明:(1)呼包鄂城市群呈现“先快后慢、先强后弱”的中心圈层式扩张的空间形态演变特征;(2)扩张方向上呈现“顺势转移、逐心而动”和“大幅东进、加速南移”的空间重心迁移特征;(3)空间格局上呈现核心-边缘分布以及“由极化转向集聚”的组织结构特征;(4)动力机制上以行政力和内源力平行驱动为主,市场力和外向力对城市群空间扩张影响作用依次递减。区域城镇化进程较快,总体处于快速发展的低级一体化阶段。     

关中平原城市群物流企业空间格局演化及影响因素研究

基于关中平原城市群物流企业微观地理数据,使用平均最近邻、核密度估计和标准差椭圆分析方法,从不同空间区域和不同企业类型维度,探究2005、2010、2015、2019年4个时间点关中平原城市群物流企业空间演化特征,并构建面板数据回归模型探究影响城市群物流企业空间分布的主要因素。结果表明：关中平原城市群物流企业聚集程度不断加深,聚集区由“单核”向“条带式斑点状”演化,整体沿“东北-西南”方向聚集分布,西安都市圈是城市群内物流企业的核心聚集区;城市群不同空间区域物流发展不均衡;不同类型物流企业空间格局演化特征不同;上一年度物流企业数量、邮政业务总量和社会消费品零售总额对物流企业空间集聚具有积极作用。     

中国城市数字经济空间格局演化与驱动因素

基于2010—2019年286个地级及以上城市数据深入探究了中国数字经济空间格局演化、集聚模式与驱动因素,主要结论如下：中国数字经济呈现平稳发展和空间集聚趋势,发展重心偏向东南部,空间格局总体呈现东强西弱格局,以京津冀、长三角、珠三角、成渝为核心的数字经济发展“四级”格局逐渐清晰。加速发展型城市主要集聚在中西部地区,起跑发展型城市主要集聚在“胡焕庸线”以东,平衡发展型城市呈现零星分布。信息化基础、地理区域、经济水平、人力资本等对数字经济空间格局与演化具有显著的影响,随着时间的推移,信息化基础和人力资本的影响越来越重要,而地理区域的影响逐渐弱化。     

武汉城市圈农业旅游目的地空间分布及影响因素

农业旅游目的地的开发与建设是推动城乡一体化的重要途径之一。运用标准差椭圆分析法、最邻近指数、核密度估计法等分析武汉城市圈农业旅游目的地的空间分布特征及其影响因素。结果表明：1）武汉城市圈农业旅游目的地空间分布具有明显的向心性,圈层分布格局较为明显;2）其总体上属于集聚型分布,但不同区域的农业旅游目的地分布类型差异显著;3）其在空间分布形态上呈“片状与点状”并存的格局,不同区域的农业旅游目的地分布格局差异较大;4）武汉城市圈农业旅游目的地空间分布受城市等级、交通、河流以及区域经济和旅游发展水平等因素影响较为明显,不同规模等级的城市对农业旅游目的地空间分布影响的差异性较大,高速公路对农业旅游目的地空间分布的作用突出。最后,结合分布特征和影响因素,有针对性地对武汉城市圈的建设和发展提出了建议。     

京津冀地区制造业空间格局演化及其驱动因素

京津冀地区产业转移升级、协同发展和先进制造业深度融合发展战略对制造业产业集群的空间布局提出更高要求。论文基于2000—2013年京津冀地区规模以上工业企业微观数据,运用核密度分析法和面板数据回归模型等方法,探究京津冀地区制造业空间格局演化特征及其驱动因素。结果表明：① 京津冀地区全部制造业总体格局相对稳定,高值区集聚于京津唐地区。资本密集型产业区域联动发展势头明显;技术密集型产业则日趋集中于少数区县,且与周边区县空间自相关程度整体弱化;劳动密集型产业区县邻近扩张与疏散转移发展交替出现。区域联动发展促进各地制造业均衡增长,缩小了区域制造业发展差距。② 京津冀地区制造业呈现出明显专业化地域分工趋势。劳动密集型产业日益向中心城市城区外围及中南部县区集中扩散;资本密集型产业集聚于环渤海西岸产业带,京津冀外围地区产业产值大幅度增加;技术密集型产业扎堆于京津高科技产业带。③ 3类制造业的关键驱动因素有所差异。劳动力密集型产业受投资和交通可达性影响;资本密集型产业对本地市场规模和投资依赖性强,受交通可达性影响弱;技术密集型产业主要受制于交通可达性与工资水平。3类制造业均明显受到地方财政支出作用影响。研究可为城市群先进制造业产业空间优化提供参考依据。     

中国高新技术企业分布影响因素的空间异质性与尺度效应

影响高新技术企业分布的因素往往具有空间非平稳性,然而既有研究对其关注尚少。基于2017—2019年间认定的215791家高新技术企业数据,运用多尺度地理加权回归模型（MGWR）,刻画了中国高新技术企业的空间分布格局,识别了其影响因素的空间异质性与尺度效应,结果表明：① 2019年中国高新技术企业的空间分布呈现出在以“北上广深”为首位中心,以成渝与区域性中心城市为次位中心的高度集聚特征。② 企业内部因素、城市知识创造水平、技术创新水平、创新环境水平和外部连通水平共同影响了高新技术企业的空间分布。③ 影响高新技术企业分布的因素存在空间异质性,公司年龄、高校学生数量、互联网的影响呈现出“东-西”向空间分异格局,专利申请数、高新区、生活设施的正向影响呈现出“南-北”向空间分异格局,高铁的正向影响呈现出“东南-西北”向空间分异格局,研发费用投入对东北地区影响最大,市场化水平对京津冀和珠三角城市群地区影响最大。④ 影响因素存在尺度效应,靠近创新末端的变量具有更大的作用空间尺度。最后,本研究提出相关的政策建议,以期为高新技术产业的发展提供借鉴与参考。     

珠三角城市群工业生产空间的时空演化及驱动机制

基于多时相卫星遥感影像和GIS技术,对珠三角城市群不同时期的工业生产空间信息进行精准提取,利用多种模型定量分析了其空间扩展格局与特征,并进一步揭示了影响其时空演化的驱动机制。结果表明：① 1990年以来,珠三角城市群的工业生产空间总体上呈现由核心向边缘扩散的特征,且扩展热点格局不断变动,热点区的中心极化作用逐渐减弱;② 珠三角城市群工业生产空间的形态变化呈现明显的阶段性和异质性,2007年以前工业生产空间的破碎化程度增加而紧凑性降低,其面积的增加以外部扩展为主,而2007年以后的变化与此相反;③ 在工业生产空间扩展的不同阶段,驱动机制有所不同,政策因素、经济全球化、区域城镇化以及技术的进步与创新等,推动着珠三角城市群工业生产空间的演化与重构。     

京津冀非物质文化遗产资源的空间格局及旅游开发研究

研究非物质文化遗产资源的空间分布格局及旅游开发对提高区域非遗保护意识和管理水平、推动文化旅游产业高质量发展具有重要意义.该文基于ArcGIS分析京津冀区域非遗资源的空间分布特征及其与国家5 A级旅游景区的空间关联性.结果表明:1)京津冀区域非遗整体呈集聚性分布,但区域差异明显,并呈现以中心城市为核心逐渐向外围区县扩散减少的分布格局;2)各类型非遗在结构及空间分布上具有较大差异,结构上以传统技艺类非遗为主体,以传统体育游艺与杂技、传统舞蹈类等为支撑,空间分布上传统戏剧、传统音乐、民俗类非遗资源差异最大;3)距所属城市中心越近的国家5A级旅游景区缓冲区内的非遗数量越多,反之则越少.最后从明确文化保护和旅游开发的重点类型、建设国家级文化生态保护区、打造非遗文化特质和旅游差异性、借势国家级旅游品牌四方面对京津冀区域非遗保护及旅游开发提出了相关建议.     

中国高学历人才的空间演化特征及驱动因素

人才是推动地区创新发展的核心动力,也是未来城市竞争的关键。基于第六次全国人口普查和2015年全国1%人口抽样调查数据,运用集聚度、基尼系数等空间统计分析以及负二项回归模型方法,对2010—2015年中国城市高学历人才的空间演化特征及驱动因素展开研究。结果发现：① 人才呈现出高度集中且不平衡的空间分布格局,但不平衡的趋势有所缓解,分布方向为“东北—西南”走向。人才分布的空间溢出效应显著,城市群是人才集聚的高地。② 经济机会是影响中国高学历人才集聚的主导力量,其中工资是核心驱动因素,地区的发展水平、产业结构同样产生显著影响。③ 控制经济机会的影响后,以教育和医疗等基础公共服务、交通可达性和城市消费设施为核心的地方品质变量在高学历人才的空间集聚过程中发挥重要作用。④ 城市群与非城市群人才驱动因素存在显著差异：经济机会是城市群和非城市群人才集聚的主要驱动力;教育、消费、交通以及自然环境等地方品质变量对城市群人才集聚的影响更为显著。本研究为城市和区域人才政策和区域发展政策的制定提供借鉴与参考。     

中国沿海城市群环境规制效率时空变化及影响因素分析

基于2003~2016年中国沿海三大城市群的面板数据,采用基于非期望产出的超效率SBM模型测度城市群环境规制效率,结合变异系数、基尼系数、空间自相关和广义最小二乘法（GLS）分析城市群环境规制效率空间演变特征,识别环境规制低效运行城市,探究环境规制效率变动的驱动因素。研究表明：① 京津冀城市群注重产业结构调整,环境规制效率上升最为显著;长三角城市群注重末端治理,环境规制效率下降趋势明显;珠三角城市群注重清洁生产技术的引进,环境规制效率明显优于其他两大城市群。② 三大城市群环境规制效率内部差异明显,珠三角城市群最为突出,长三角城市群环境规制下降型城市占比高达38.64%,集中分布在安徽、江苏交界处。③ 珠三角城市群是高环境规制效率空间集聚区,空间溢出效应显著;京津冀、长三角城市群是低环境规制效率空间集聚区,空间溢出效应不显著。④ 经济发展水平、产业结构、市场环境、城镇化水平和对外开放水平是东部沿海城市群环境规制效率变动的影响因素。     

中国主要城市群水土资源条件与限制研究——以京津冀、长三角、珠三角为例

建立水土资源限制度模型,定量评价京津冀、长三角和珠三角三大城市群基于人口分布的水土资源限制度及其空间格局,揭示三大城市群的水土资源限制度的差异。研究发现:(1)整体而言,京津冀城市群受水土资源限制最高;(2)限制类型方面,京津冀城市群以水资源限制为主;长三角和珠三角城市群均以土地资源限制为主;(3)京津冀城市群水限制度的人口、面积比例匹配显著偏离,长三角和珠三角城市群则是土地限制度偏离程度较高;(4)空间自相关表明,三大城市群水、土地、水土资源限制度均显著集聚,且以长三角城市群土地限制度最为显著,京津冀城市群受土地资源限制度影响较大,长三角城市群受水资源限制度影响较大,珠三角城市群受二者综合影响。     

长江中游城市群创新平台空间分布及其影响因素分析

创新是引领发展的第一动力。创新平台作为区域创新体系的重要组成部分和集聚创新资源的核心支撑载体,是推动创新驱动发展的主要抓手。论文以长江中游城市群为研究区域,运用最邻近指数、核密度估计、Ripley's K函数、地理探测器等方法,探究2017年长江中游城市群省级以上创新平台的空间分布特征及其影响因素。结果表明：① 长江中游城市群创新平台整体呈现出集聚分布特征,以武汉、长沙和南昌为核心呈“品字形”的分布格局;② 基于不同等级和不同功能类型划分的各类创新平台均呈现出显著集聚的特征,但集聚强度和集聚状态存在一定差异;③ 创新平台总体和不同类型创新平台的空间集聚存在尺度效应,随地理距离的变化空间集聚趋势先增强后减弱;④ 创新平台的空间分异是多因素综合作用的结果,金融实力、信息化程度、利用外资水平、人力资本条件的影响最为显著,其次为交通可达性、城镇化水平、经济基础和创新氛围。     

京津冀城市群水资源开发利用的时空特征与政策启示

京津冀城市群是中国在国际经济体系中具有最强竞争力的支撑平台之一,也是中国乃至全世界水安全保障难度最大的地区之一。本文主要以2000-2014年数据为基础,采用泰尔系数、变异系数、曲线分析和空间分级分类分析等方法,揭示了京津冀城市群水资源与用水变化的时空特征。结果显示：①绝大多数城市多年平均水资源总量显著减少,干旱化的长期趋势明显,而且北部、西部城市减少幅度更大;②京津冀城市群水资源极度短缺,空间不均衡性呈现先减小后增大的趋势,而且中部和南部城市水资源开发利用潜力更低,缺水更甚;③绝大多数城市用水总量零增长或缓慢负增长,用水结构以工农业用水比重下降为主要特征,各类用水的空间不均衡性保持相对稳定;④用水效率普遍快速提升,空间分布差异呈现先增大后减小的总体趋势。基于此,建议京津冀城市群实施“以水量城”的城镇化政策和“以水定产”的产业政策,完善水生态补偿政策,落实水资源管理红线政策,实现水资源约束下各城市间经济社会与生态环境的协同发展。     

基于细分行业的中国城市群金融网络演化

基于微观层面的金融企业空间组织关系数据进行宏观层面的金融业空间格局研究是近年来金融地理研究的一个新方向。基于银行、保险及证券三个主流金融行业在1995年、2005年与2015年3个年份的企业网络数据,采用社会网络分析方法,从空间差异、空间过程和空间相互作用3个层次,对各细分行业下的城市群金融网络演化过程进行研究。结果表明：① 银行与保险业视角下,总部企业分布较为集中,且大多中西部城市群内部金融网络较为稀疏,证券业视角下的总部企业分布最为分散,但更替较为频繁。② 银行与保险业视角下的城市群间高层级金融联系较多,证券业视角下则更多为低层级联系,除京津冀、长三角和珠三角为共同的核心网络节点外,银行业其他核心节点集中在沿海地区,保险业则集中在中西部,证券业则呈现出一定的空间均衡性。③ 三行业视角下的城市群发展差异大小及变动趋势不同,证券业视角下的城市群金融资源吸引力差异最大,而总部经济发展差异则最小。④ 各行业地理集中度、市场集中度及影响各行业发展的关键因素的不同,是导致不同行业视角下城市群金融网络演化格局存在差异的主要原因。